什么是模式识别?它有哪些模型?
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模式识别理论，这个是理论热点
模式：刺激的空间组合和时间组合，即刺激的整体结构。如视觉刺激模式、听觉刺激模式等，各个模式都不相同，复杂模式还会包含子模式。
模式识别：个体确认所知觉的模式是什么，并将它与其它模式区分开来。是知觉研究中认知心理学的主要研究领域
模式识别过程：感觉信息与长时记忆的有关信息进行比较，决定它与哪个长时记忆中的项目有着最佳匹配的过程。
（1）模板匹配理论：长时记忆中存储了各种与过去生活中形成的外部模式相对应的袖珍副本（模板），内在模板与客观事物的刺激模式之间存在着一一对应的关系。模式识别是将刺激提供的信息与相应的模板进行匹配的过程
，是一种自下而上的加工模型。精确匹配
优点：模板说可以在一定程度上解释人在知觉过程中如何进行模式识别，并在实现具有人工智能的机器模式识别中得到了实际运用。
缺点：模板说在解释人的模式识别方面仍然有许多缺陷。①按照该理论的假设，每一个有千变万化现象的同一个事物，记忆系统中都要储备与之一一对应的模板才能识别，需要在记忆中存储大量模板②这种理论对模式识别的解释比较刻板和生硬，缺乏人们在实际知觉中对模式识别的灵活性和变通性③没有明确阐释模板匹配的机制，尤其难以解释人们迅速识别一个新的、不熟悉模式的现象。
（2）原型理论：记忆中储存的不是与刺激模式一一对应的模板，而是一类刺激模式的原型（有关某一类事物或刺激模式的概括性表征，反映一类客观事物所具有的共同基本特性）。模式识别是在记忆中找到与当前的刺激模式最相似的原型的过程，不需要严格匹配，只要存在相应的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到识别。近似匹配
优点：原型匹配理论大大减少了模板的数量，不仅减轻了记忆负担，而且使模式识别的过程具有灵活性和变通性。这种识别过程基本与日常生活经验相符。
缺点：理论不够清晰直观；匹配过程只强调自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。
（3）特征分析理论：每一种刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一类别模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和对这些特征的分析在模式识别过程中起着关键性的作用。
人已有的知识经验中的客观事物，以各种基本特征的方式储存在记忆系统中，模式识别的过程首先是对刺激信息的特征加以分析，抽取有关特征并加以合并，再与长时记忆系统中已储存的各种相应的特征比较，一旦获得二者特征之间最佳匹配，刺激就被识别。最佳匹配
优点：①依据刺激的特征进行识别，避免预加工的困难，使识别有更强的适应性②同样的特征可以出现在许多不同的模式中，极大地减轻了记忆负担③在识别中需要抽取必要的特征，再加以综合，使模式识别过程有更多的学习色彩。
缺点：只有自下而上的加工，没有自上而下的加工，由局部加工到整体加工，无法说明人在识别模式中的主动性和能动性。
实验58 视觉搜索实验（特征整合论）Treisman特雷斯曼,1980
鬼域模型：Selfridge (1959)提出，以特征分析为基础，将模式识别过程分为4个层次。即映象鬼（对外部刺激进行编码，形成刺激的映象）、特征鬼（对刺激的映象进行分析，分解为各种特征）、认知鬼（监视各种特征鬼的反应，当发现了有关的特征时就会喊叫）和决策鬼（根据这些认知鬼的喊叫，选择喊叫声最大的那个认知鬼所负责的模式，作为所要识别的模式）
还是那句话，模式识别的主要任务就是分类，只不过根据已知的条件不同、所要求的复杂度不同而有着不同的分类方法。
模式识别的基础内容主要是Bayes决策论、线性判决函数、有监督、无监督学习等等，具体可以去看看Duda那本模式分类，是最经典的一本教材。
的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
就是分类。
按照不同的实际条件有着不同的分类解决方案，总体就是这样。
贝叶斯决策论、有监督、无监督、线性判决是重点。
不知道
心理学 什么是模式识别?它有哪些模型?
答：模式：刺激的空间组合和时间组合，即刺激的整体结构。如视觉刺激模式、听觉刺激模式等，各个模式都不相同，复杂模式还会包含子模式。模式识别：个体确认所知觉的模式是什么，并将它与其它模式区分开来。是知觉研究中认知心理学的...
什么是模式识别
答：模式识别主要有三种类型：监督式、无监督式和半监督式。监督式模式识别需要事先标记好数据，以便计算机系统可以识别它所看到的数据。无监督式模式识别不需要事先标记任何数据，而是依靠计算机系统自己的能力来发现数据中的模式。...
模式识别是什么意思
答：所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息...
什么是模式识别
答：它是一种人工智能中重要的分类方法，适用于许多领域，包括但不限于图像识别、语音识别、文本分类、生物特征识别等。模式识别的基础是建立一套规则或模型，这些规则或模型通常基于领域知识或通过机器学习算法自动学习数据中的模式...
心理学 什么是模式识别
答：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理...
模式识别是什么
答：模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式...
什么是模式识别?
答：简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使人与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果...
模式识别,模式识别是什么意思
答：有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信...
什么是模式识别?
答：模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的...
模式识别的基本过程
答：模式识别的基本过程包括:建立模型、训练模型、测试模型、总结结果。 首先,建立模型。建立模型的概念,是指把所要分析的模式用经验及其归纳得出的模型表示出来。模式识别程序和动作步骤程序是两种不同的学习过程，其结果也不同。...